package com.linran.structure_algorithm.数据结构.lesson8_树;

import java.io.*;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.*;

public class HuffmanCode {
    public static void main(String[] args) {
//        String content = "i like like like java do you like a java";
//        byte[] contentBytes = content.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
//        byte[] huffmanBytes = huffmanZip(contentBytes);
//        System.out.println(Arrays.toString(huffmanBytes));
//        byte[] decode = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
//        System.out.println(new String(decode));;


        //测试压缩文件
        String srcFile = "F:\\download\\image_one.jpg";
        String zipFile = "F:\\huffman.zip";
        String unZipFile = "F:\\huffman.jpg";
//        zipFile(srcFile, zipFile);
        unZipFile(zipFile, unZipFile);
        System.out.println("压缩文件成功");
    }

    // 编写方法,将文件解压

    /**
     *
     * @param zipFile 准备解压文件
     * @param dstFile 目标输出文件
     */
    public static void unZipFile(String zipFile, String dstFile) {
        // 定义文件输入流
        // 定义一个对象输入流
        // 定于i文件的输出流
        //创建文件输入流
        try(ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream(zipFile));
            FileOutputStream os = new FileOutputStream(dstFile)) {
            byte[] huffmanBytes = (byte[]) ois.readObject();
            // 读取赫夫曼编码表
            Map<Byte,String> huffmanCodes = (Map<Byte,String>)ois.readObject();
            // 解码
            byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
            // 将bytes数组写入到目标文件
            os.write(bytes);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 编写方法，将文件压缩
    /**
     *
     * @param srcFile 你传入的希望压缩的文件的全路径
     * @param dstFile 我们压缩后将压缩文件放到哪个目录
     */
    public static void zipFile(String srcFile, String dstFile) {
        //创建输出流
        //创建文件输入流
        try (FileInputStream is = new FileInputStream(srcFile);
             ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(dstFile))) {
            //创建和原文件大小一样的byte[]
            byte[] bytes = new byte[is.available()];
            //读取文件
            is.read(bytes);
            //文件压缩
            byte[] huffmanBytes = huffmanZip(bytes);
            // 赫夫曼编码后的字节数组写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanBytes);
            // 一定要把赫夫曼编码写进压缩文件
            oos.writeObject(huffmanCodes);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //编写一个方法，完成对亚索数据的解码

    /**
     * @param huffmanCodes 编码表
     * @param huffmanBytes 赫夫曼数组
     * @return 原始的字符串数组
     */
    private static byte[] decode(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        //将byte数组转成二进制的字符串
        for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
            // 判断是不是最后一个字节
            boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
            stringBuilder.append(byteToBitString(!flag, huffmanBytes[i]));
        }
//        System.out.println(stringBuilder.toString());
        // 把字符串按照指定的赫夫曼编码进行解码
        //把赫夫曼编码进行调换，因为反向查询a->100 100 -> a
        Map<String, Byte> map = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<Byte, String> entry : huffmanCodes.entrySet()) {
            map.put(entry.getValue(), entry.getKey());
        }
        //创建集合，存放byte
        List<Byte> list = new ArrayList<>();
        // i可以理解成就是索引，扫描stringBuilder
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length();) {
            int count = 1;
            boolean flag = true;
            Byte b = null;

            while (flag) {
                //取出一个字符'1' '0'
                //递增的取出key 1
                String key = stringBuilder.substring(i, i + count);// i不动，让count动，直至匹配到一个字符
                b = map.get(key);
                if (b == null) {
                    count++;
                } else {
                    flag = false;
                }
            }
            list.add(b);
            i+=count; // i直接移动到count
        }

        //当for循环结束后,我们list中就存放了所有的字符
        //把list中的数据放入到byte[]并返回
        byte[] b = new byte[list.size()];
        for (int i = 0; i < b.length; i++) {
            b[i] = list.get(i);
        }
        return b;
    }

    // 使用一个方法，将前面的方法封装起来，便于我们的调用。
    // flag为true需要补高位,false表示不需要
    private static String byteToBitString(boolean flag, byte b) {
        //使用变量保存b
        int temp = b; // 将b转成int
        if (flag) {
            temp |= 256; //按位与256 1 0000 0000 0000 0001 => 1 0000 0001
        }
        String str = Integer.toBinaryString(temp);
//        System.out.println(str);
        if (flag) {
            return str.substring(str.length() - 8);
        } else {
            return str;
        }
    }

    /**
     * @param bytes 原始的字符串对应的字节数组
     * @return 是经过赫夫曼编码处理后的字节数组(压缩后的数组)
     */
    private static byte[] huffmanZip(byte[] bytes) {
        List<HuNode> nodes = getNodes(bytes);
        // 创建赫夫曼树
        HuNode huffmanTree = createHuffmanTree(nodes);
        //对应的赫夫曼编码
        Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTree);
        // 根据生成的赫夫曼编码，亚索得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
        byte[] huffmanCodeBytes = byteZip(bytes, huffmanCodes);
        return huffmanCodeBytes;
    }

    //生成赫夫曼树对应的赫夫曼编码
    //思路:
    //1.将赫夫曼编码表存放在Map<Byte,String>形式
    static Map<Byte, String> huffmanCodes = new HashMap<>();

    // 编写一个方法，将字符串对应的byte[]数组，通过生成的赫夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码亚索后的byte[]

    /**
     * @param bytes        这时原始的字符串的byte[]
     * @param huffmanCodes 生成的赫夫曼编码map
     * @return 返回赫夫曼编码处理后的byte[]
     * 举例：String conent
     */
    private static byte[] byteZip(byte[] bytes, Map<Byte, String> huffmanCodes) {
        //1.利用huffmanCode将bytes转成赫夫曼编码对应的字符串
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        //遍历bytes数组
        for (byte b : bytes) {
            stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
        }
        //生成的赫夫曼编码串1010100010111111110010001011111111001000101111111100100101001101110001110000011011101000111100101000101111111100110001001010011011100
//        System.out.println("生成的赫夫曼编码串" + stringBuilder.toString());
        //转成byte[]
        //统计返回的byte[] huffmanCodeBytes长度
        int len;
        if (stringBuilder.length() % 8 == 0) {
            len = stringBuilder.length() / 8;
        } else {
            len = stringBuilder.length() / 8 + 1;
        }
        //创建存储压缩后的byte数组
        byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
        int index = 0; // 记录第几个byte
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8) {//因为每8位对应一个byte，所以步长+8
            String strByte;
            if (i + 8 > stringBuilder.length()) {//不够8位
                strByte = stringBuilder.substring(i);
            } else {
                strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);
            }
            //将strByte转成一个byte，放入到huffmanCodeBytes
            huffmanCodeBytes[index] = (byte) Integer.parseInt(strByte, 2);
            index++;
        }
        return huffmanCodeBytes;
    }

    private static Map<Byte, String> getCodes(HuNode root) {
        //2.在生成赫夫曼编码表时，需要去拼接路径,定义一个StringBuilder存储某个叶子节点的路径
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        if (root == null) {
            return null;
        }
        // 处理左子树
        getCodes(root.left, "0", stringBuilder);
        // 处理右子树
        getCodes(root.right, "1", stringBuilder);
        return huffmanCodes;
    }

    /**
     * 功能：将传入的node节点的所有叶子节点的赫夫曼编码得到，并放入赫夫曼编码中
     *
     * @param node          传入节点
     * @param code          路径：左子节点是0，右子节点
     * @param stringBuilder 用户拼接路径
     */
    private static void getCodes(HuNode node, String code, StringBuilder stringBuilder) {
        StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);
        stringBuilder2.append(code);
        if (node != null) {
            //判断当前node是叶子节点还是非叶子节点
            if (node.data == null) { // 非叶子节点
                //左递归
                getCodes(node.left, "0", stringBuilder2);
                //右递归
                getCodes(node.right, "1", stringBuilder2);
            } else { // 叶子节点
                huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder2.toString());
            }
        }
    }

    private static List<HuNode> getNodes(byte[] bytes) {
        //
        List<HuNode> nodes = new ArrayList<>();
        Map<Byte, Integer> counts = new HashMap<>();
        for (byte b : bytes) {
            Integer count = counts.get(b);
            if (count == null) {//Map还没有这个字符数据，第一次
                counts.put(b, 1);
            } else {
                counts.put(b, count + 1);
            }
        }

        for (Map.Entry<Byte, Integer> entry : counts.entrySet()) {
            nodes.add(new HuNode(entry.getKey(), entry.getValue()));
        }
        return nodes;
    }

    //可以通过List创建对应的赫夫曼树
    private static HuNode createHuffmanTree(List<HuNode> nodes) {
        while (nodes.size() > 1) {
            //排序，从小到大
            Collections.sort(nodes);
            //去除第一颗最小的二叉树
            HuNode leftNode = nodes.get(0);
            HuNode rightNode = nodes.get(1);
            //创建一颗新的二叉树
            HuNode parent = new HuNode(null, leftNode.weight + rightNode.weight);
            parent.left = leftNode;
            parent.right = rightNode;
            nodes.remove(leftNode);
            nodes.remove(rightNode);
            nodes.add(parent);
        }
        return nodes.get(0);
    }
}

//创建Node
class HuNode implements Comparable<HuNode> {
    Byte data; //存放数据本身,比如'a'=>97
    int weight; //字符出啊先次数
    HuNode left;
    HuNode right;

    public HuNode(Byte data, int weight) {
        this.data = data;
        this.weight = weight;
    }


    @Override
    public int compareTo(HuNode o) {
        //从小到大
        return this.weight - o.weight;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "HuNode{" +
                "data=" + data +
                ", weight=" + weight +
                '}';
    }

    //前序遍历
    public void preOrder() {
        System.out.println(this);
        if (this.left != null) {
            this.left.preOrder();
        }
        if (this.right != null) {
            this.right.preOrder();
        }
    }
}
